Benchmarking-Studie attestiert SAS Viya hohes Leistungsniveau und niedrige Betriebskosten

Die KI- und Analytics-Plattform von SAS ist laut Futurum Group 30-mal schneller, besser skalierbar und im Betrieb 86 Prozent kostengünstiger als andere Softwareumgebungen, inklusive Open Source

Eine neue Benchmarking-Studie hat ergeben, dass die KI- und Analytics-Plattform Viya von SAS im Durchschnitt 30-mal schneller ist als andere kommerzielle und Open-Source-Plattformen und besser mit größeren und komplexen Datenmengen skaliert. Die Analyse von The Futurum Group vergleicht SAS Viya kommerziellen, Cloud-basierten Daten- und KI-Plattformen sowie mit Open-Source-Alternativen wie H2O und SparkML.

Der Studie zufolge punktete SAS Viya vor allem in folgenden Kategorien:

Geschwindigkeit/Leistung:

• SAS Viya war in allen Testszenarien für KI- und Machine-Learning(ML)-Lösungen durchschnittlich mindestens 30-mal schneller als alle anderen getesteten Lösungen.
• In Bezug auf Algorithmen, Datengrößen und Workloads ist SAS Viya im Durchschnitt 49-mal schneller als eine Spark-basierte Daten-/KI-Plattform. In einigen Fällen war Viya hier sogar 326-mal schneller.

Skalierbarkeit:

• Im Vergleich mit den getesteten Alternativen skaliert SAS Viya besser mit größeren, komplexen Datensätzen und verkürzt die KI/ML-Laufzeiten mit zusätzlichen Rechenressourcen.
• Beim Modelltraining mit mehr als 300 Millionen Datenpunkten übertraf Viya alle anderen Lösungen und war die einzige Plattform, die weiterhin skalieren konnte.

Kosteneffizienz: Aufgrund der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von SAS Viya beim Training und Scoring von Modellen lagen die Kosten im Vergleich zu den getesteten Alternativen um mehr als 86 Prozent niedriger.

„Die Studie der Futurum Group bestätigt das Feedback unserer Kunden: SAS Viya läuft effizient und effektiv in der Cloud und nutzt die CPU-Auslastung während der Ausführung von Workloads optimal aus“, sagt Bryan Harris, Executive Vice President und CTO von SAS. „SAS hat Millionen in Forschung und Entwicklung investiert, um die Wirtschaftlichkeit der Cloud für Kunden zu verbessern, damit sie Analytics und KI in dieser Umgebung schnell einführen können.“

Die detaillierten Ergebnisse der Studie sind unter diesem Link verfügbar.